这篇文档属于类型b，即一篇综述性论文。以下是对该文档的学术报告：

作者及机构：本文的主要作者包括Siyuan Wang（南加州大学）、Zhuohan Long（复旦大学）、Zhihao Fan（阿里巴巴公司）和Zhongyu Wei（复旦大学）。论文于2024年11月12日至16日发表在《Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing》上。

主题：本文的主题是探讨大语言模型（LLMs）和多模态大语言模型（MLLMs）的“越狱”攻击（jailbreaking）研究现状，重点介绍了评估基准、攻击技术和防御策略的最新进展，并总结了多模态越狱研究的局限性和潜在研究方向。

主要观点及论据：

1. 越狱攻击的定义与必要性
   越狱攻击是指通过精心设计的对抗性提示（adversarial prompts）或干预模型的训练和解码过程，绕过模型内置的安全机制，诱导模型生成受限、偏见或有害的内容。越狱防御则通过检测和反击这些攻击，确保模型遵循安全协议和伦理准则。
   支持论据：

   • 越狱攻击的成功源于模型安全训练中的两个失败模式：竞争目标（competing objectives）和失配泛化（mismatched generalization）。竞争目标指模型在预训练和指令遵循目标与安全目标之间的冲突；失配泛化则指安全训练未能泛化到预训练语料库中的分布外输入。
     
   • 越狱攻击和防御的研究对于识别和缓解模型在医疗、金融和法律等关键领域的潜在风险至关重要。

2. 越狱攻击的技术分类
   越狱攻击方法主要分为非参数攻击（non-parametric attack）和参数攻击（parametric attack）。非参数攻击通过操纵输入提示或图像进行语义攻击，而参数攻击则通过访问模型权重或logits，非语义地干预模型的训练或推理过程。
   支持论据：

   • 非参数攻击包括构建竞争目标和诱导失配泛化。例如，行为限制（behaviour restriction）通过添加行为约束指令，减少模型拒绝有害查询的可能性；上下文虚拟化（context virtualization）通过创建虚拟场景，使模型在放松安全标准的环境中生成内容。
     
   • 参数攻击包括训练干扰（training interference）和解码干预（decoding intervention）。训练干扰通过在微调数据中注入有害实例来破坏安全对齐；解码干预则通过调整解码过程中的输出分布来促进越狱攻击。

3. 多模态越狱攻击的挑战与未来方向
   多模态输入（如图像和文本）引入了新的越狱攻击漏洞，但其研究仍处于探索阶段。
   支持论据：

   • 多模态攻击的多样性增加了防御的难度。例如，图像和声音的连续分布特性扩大了输入嵌入空间，揭示了更多模型漏洞。
     
   • 当前的多模态越狱数据集存在图像来源有限、任务范围狭窄和显性毒性等问题。未来研究应增加图像多样性，构建包含隐式毒性的数据集，并开发针对多模态任务的复杂攻击方法。

4. 越狱防御的技术分类
   越狱防御方法分为外在防御（extrinsic defense）和内在防御（intrinsic defense）。外在防御通过插件模块或文本提示在模型外部实施保护措施；内在防御则通过增强模型的安全对齐训练或调整解码过程来提高抗攻击能力。
   支持论据：

   • 外在防御包括预保护（pre-safeguard）和后修复（post-remediation）。预保护通过检测或暴露有害查询来防止攻击；后修复则通过修改模型生成的响应来确保其无害性。
     
   • 内在防御包括安全对齐（safety alignment）和解码指导（decoding guidance）。安全对齐通过监督微调或人类反馈强化学习（RLHF）增强模型的安全性；解码指导则通过优化解码策略引导模型生成良性输出。

5. 多模态越狱防御的局限性与未来方向
   多模态防御方法研究较少，现有方法在通用性、鲁棒性和成本方面存在局限性。
   支持论据：

   • 现有防御策略难以适应多样化和不断演变的攻击方法，且在应对扰动攻击时表现不佳。
     
   • 未来研究应开发全面且适应性强的防御系统，定期更新对抗训练集，并探索直接操作图像的检测和平滑技术。

论文的意义与价值：
本文通过全面综述LLMs和MLLMs的越狱攻击与防御研究，揭示了多模态领域的潜在漏洞和研究空白，为未来研究提供了重要方向。其科学价值在于系统梳理了越狱攻击和防御的技术框架，应用价值则在于为开发更安全、更鲁棒的多模态大语言模型提供了理论支持。

亮点：
- 本文首次系统比较了单模态和多模态越狱攻击与防御的技术差异，为多模态领域的研究提供了独特视角。
- 论文提出了多模态越狱攻击和防御的未来研究方向，为该领域的进一步发展提供了重要参考。
- 通过总结现有研究的局限性，本文为开发更全面的越狱防御策略提供了理论依据。

这篇综述不仅为研究人员提供了当前越狱攻击与防御的技术概览，还为未来研究指明了方向，具有重要的学术和实践价值。